Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Вероятно, самое большое препятствие при изучении любого нового языка программирования — просто знать, с чего начать. Что важно? Что нужно знать, чтобы стать профи? Трудно исследовать документы, когда даже нет уверенности, что читаешь то, что нужно.
Технологии внутри: Python, C, Rust, Ruby, JavaScript, Go. Тематика: веб разработка, администрирование, инструменты разработчика.
Написать, захостить и зарегистрировать такой навык может любой разработчик, а с сегодняшнего дня навыки даже не надо хостить — достаточно залить их код в облако в виде той самой бессерверной функции.
Седьмой Python-митап в Челябинске состоится в понедельник, 7 октября.
Место: Северная, 48а, 2 этаж (Meetup.House) Начало в 19:00.
Иван Матвеев, тимлид из Skyeng, выступит с двумя докладами: — Трассировка и логгирование в микросервисах: зачем, как, а также грабли и как наступать на них аккуратно — Как услышать бизнес и сделать быстро, в бюджет и качественно: уходим от feature-based разработки и концентрируемся на домене
Участие бесплатное, нужно зарегистрироваться на таймпаде.
Хочу рассказать как стал программистом за полгода (и с какими проблемами столкнулся). Идея пришла после доклада Ильи Круглова на Moscow Python Meetup 63
В своем докладе я хочу показать, как просто и как сложно писать простой код. Чтобы разобраться: что сложно, а что просто; нам придется поговорить о разнице между м*&*ами и algebraic effects, SRP, о плюсах и минусах Typed DI, протоколах и приставучем IO. А еще поговорим про цвета функций, DDD, типы и клей для композиции. Разложив все по полочкам, мы сможем написать первые несколько строк простого кода для большого проекта
Как часто Вы сталкиваетесь с проблемой повторением ваших экспериментов в Ml? А Вы уже следите за Вашим процессом и его репрезентативностью? Оказываться, что уже давно существуют инструменты позволяющие контролировать процесс ML, один их этих инструментов - DVC. Инструмент, которые совместно с GIT может хранить не только Ваш код, но и Ваши данные и обученные модели. Основывая свой доклад на своей повседневной рабочей деятельности, разберем способы инициализации и первой настройки. Разберем, что нужно знать и как правильно использовать дата пайплайны при помощи DVC, да и как же он хранит данные, не только для повторения процесса, но и для совместной работы
Мы рады сообщить, что сентябрьское обновление расширения Python для Visual Studio Code уже доступно. Вы можете загрузить расширение Python из Marketplace или установить его прямо из галереи расширений в Visual Studio Code. Если у вас уже установлено расширение Python, вы также можете получить последнее обновление, перезапустив Visual Studio Code. Вы можете узнать больше о поддержке Python в Visual Studio Code в документации.
В связи с повсеместным хайпом по поводу Чернобыля в начале лета (по крайней мере в среде ядерной энергетики), а также гремящих словах цифровизация и геймификация, мы в ИБРАЭ РАН решили создать некоторое подобие квеста-приложения в котором концептуально моделируется эксплуатация энергоблока атомной станции и провести его тестирование в Битцевском парке.
В экосистеме Python существует множество пакетов для CLI-приложений, как популярных, вроде Click, так и не очень. Наиболее распространённые были рассмотрены в предыдущей статье, здесь же будут показаны малоизвестные, но не менее интересные.
Про изменение климата сейчас не говорит только ленивый. И случайно найдя неплохой сайт с историческими данными, стало интересно проверить — как же реально менялась температура с годами. Для теста мы возьмем данные с нескольких городов и проанализируем их с помощью Pandas и Matplotlib. Заодно выясним, где теплее, в Москве или Петербурге.
Сегодня публикуем вторую часть перевода материала о том, как в Dropbox организовывали контроль типов нескольких миллионов строк Python-кода.
Продолжение цикла статей.
Если вы совершено не знакомы с асинхронным программированием и хотите разобраться с этим максимально простым способом, это статья для вас. В статье рассказывается то такое синхронные и асинхронные программы, и их отличия.
Оригинальная статья: Doug Farrell – Getting Started With Async Features in Python
Сегодня мы предлагаем вашему вниманию первую часть перевода материала о том, как в Dropbox занимаются контролем типов Python-кода.
В Dropbox много пишут на Python. Это — язык, который мы используем чрезвычайно широко — как для бэкенд-сервисов, так и для настольных клиентских приложений. Ещё мы в больших объёмах применяем Go, TypeScript и Rust, но Python — это наш главный язык. Если учитывать наши масштабы, а речь идёт о миллионах строк Python-кода, оказалось, что динамическая типизация такого кода неоправданно усложнила его понимание и начала серьёзно влиять на продуктивность труда. Для смягчения этой проблемы мы приступили к постепенному переводу нашего кода на статическую проверку типов с использованием mypy. Это, вероятно, самая популярная самостоятельная система проверки типов для Python. Mypy — это опенсорсный проект, его основные разработчики трудятся в Dropbox.
Очередной очерк. На этот раз поиграемся с комплексными числами, с формулами и их визуализацией.
Скачать ее можно перейдя по ссылке, данная база является открытой и содержит все адреса объектов по России (адресный реестр). Интерес к этой базе вызван тем, что файлы, которые в ней содержатся достаточно объемны. Так, например, самый маленький составляет 2,9 Гб. Предлагается остановиться на нем и посмотреть, справится ли с ним pandas, если работать на машине, располагая только 8 Гб оперативной памяти. А если не справится, какие есть опции, для того, чтобы скормить pandas данный файл.
Вот и наступил новый этап в развии Raspberry-танка. В предыдущей серии оказалось, что семантическая сегментация из коробки не по зубам Raspberry.
Те, кто работает с данными, отлично знают, что не в нейросетке счастье — а в том, как правильно обработать данные. Но чтобы их обработать, необходимо сначала проанализировать корреляции, выбрать нужные данные, выкинуть ненужные и так далее. Для подобных целей часто используется визуализация с помощью библиотеки matplotlib.
Недавно прочитал статью про очень полезный инструмент, и так как я уже давно искал какой-то проект, чтобы начать контрибьютить, решил посмотреть, что там есть на гитхабе и чем можно помочь. Одно из issue было на счет создания обертки (дальше буду использовать wrapper) для Cи-шной библиотеки. В тот момент я подумал "О, что-то интересное, уверен, это займет не больше часа". Как же сильно я ошибался.
В этой статье я решил показать не один путь для решения подобной задачи, а несколько разных вариантов. Я покажу варианты создания модулей на Pythonс компиляцией в С, использование маленькой самописной библиотеки С в Python и – последний вариант – использование большой C библиотеки в Python без боли и pxd файлов.